Il Ruolo dell’IA nelle Esperienze Turistiche: Un’Analisi della Letteratura – Parte 3 di 8

/0 Commenti/in , , , , , , , , , , , /da

intelligenza artificiale (ia) e apprendimento automatico (ml) Di MEFTAHYs-PROTOTYPE

.

Questa è la Parte 3 di una serie di 8 post sul blog “Esplorando l’Intersezione tra Intelligenza Artificiale ed Esperienze Turistiche: Approfondimenti sulla Personalizzazione Guidata dall’IA e il suo Impatto sul Turismo”.

.

  1. Personalizzazione Potenziata dall’IA: Modellare il Futuro delle Esperienze Turistiche

2.1 Analisi della Letteratura: L’Impatto Trasformativo dell’IA sul Turismo

L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale (IA) nel settore turistico sta guadagnando slancio, con un marcato accento sulla personalizzazione per migliorare le esperienze turistiche. Questa sezione approfondisce la letteratura contemporanea e gli studi che mettono in luce l’importante impatto della personalizzazione guidata dall’IA nel campo del turismo. Sono stati riassunti 30 interessanti articoli recenti sull’intelligenza artificiale e il turismo.

.

  • Buhalis (2020): La sua prospettiva sull’evoluzione tecnologica nel turismo sottolinea il ruolo dell’IA in questo percorso.
  • Buhalis & Leung (2020): Il loro articolo approfondisce il concetto di ospitalità intelligente.
  • Buhalis e Moldavska (2022): Le loro intuizioni sul turismo intelligente evidenziano il ruolo della personalizzazione potenziata dall’IA nel migliorare il vantaggio competitivo delle entità turistiche.
  • Chan e Guillet (2018): La loro indagine sulle strategie di marketing dei social media dell’industria alberghiera di Hong Kong ha rivelato il potenziale rivoluzionario della personalizzazione potenziata dall’IA.
  • Chen, Y., Xu, Z., & Gretzel, U. (2020): Il loro esperimento sul campo svela l’importante impatto della personalizzazione potenziata dall’IA sulla soddisfazione dei turisti.
  • Chunduri, P. K. (2020): Il suo articolo esamina gli effetti delle applicazioni AI e robot personalizzate sul servizio clienti nel turismo.
  • Dataconomy (2023): L’articolo mette in evidenza tecnologie IA avanzate come l’apprendimento profondo e l’elaborazione del linguaggio naturale. Grandi player come Amazon stanno sfruttando l’IA generativa per offrire un servizio clienti iper-personalizzato nel settore dei viaggi.
  • Dunne (2022): Il suo articolo su Forbes approfondisce il futuro della personalizzazione nel viaggio, sottolineando il ruolo centrale dell’IA.
  • Goodfellow, Bengio e Courville (2016): Il loro libro “Deep Learning” approfondisce il potenziale dell’IA e dell’apprendimento automatico in vari settori, incluso il turismo.
  • Gretzel, U., Sigala, M., Xiang, Z., & Koo, C. (2018): Il loro libro offre una panoramica completa del turismo intelligente.
  • Gursoy, Chi, Lu e Nunkoo (2019): La loro esplorazione del comportamento di ricerca di informazioni dei viaggiatori nel contesto dell’IA rivela la significativa influenza della personalizzazione guidata dall’IA sulle esperienze di viaggio.
  • Inanc-Demir e Kozak (2019): Nel loro libro “Turismo in Città”, mettono in evidenza il ruolo trasformativo dell’IA nel turismo, sottolineando il suo potenziale per personalizzare ed elevare le esperienze turistiche.
  • Kong, Wang e Fu (2022): Le loro intuizioni sullo stato attuale e la traiettoria futura dell’IA nel turismo sottolineano il suo ruolo fondamentale nel migliorare le esperienze turistiche e promuovere la crescita dell’industria.
  • Leung (2020): Il suo modello concettuale per la ricerca sul turismo intelligente, visto attraverso una lente di sostenibilità, sottolinea il potenziale dell’IA nel promuovere pratiche turistiche sostenibili.
  • Li et al. (2020): La loro ricerca sul ruolo dell’IA nei sistemi di raccomandazione di viaggi personalizzati sottolinea la capacità dell’IA di setacciare enormi tesori di dati, discernendo le preferenze individuali. Il risultato? Esperienze di viaggio migliorate e un aumento dell’engagement e del fatturato per le imprese turistiche.
  • Li, Wang, Liang e Huang (2020): Il loro articolo sull’iniziativa di turismo intelligente della Cina sottolinea il ruolo dell’IA nel potenziare la personalizzazione nelle destinazioni turistiche intelligenti.
  • Lv, Song, Basiri, Jackson e Kitchin (2022): Le loro intuizioni sul futuro dei sistemi di raccomandazione nel turismo evidenziano il ruolo dell’IA nell’amplificare l’efficacia di questi sistemi.
  • McCartney e McCartney (2020): Il loro discorso sull’impatto dell’IA sul futuro del turismo sottolinea il suo potenziale trasformativo nella personalizzazione.
  • Pang, Chen e Zhang (2020): La loro revisione della letteratura enfatizza il potenziale trasformativo dell’IA nel migliorare le esperienze turistiche attraverso raccomandazioni su misura.
  • Petar (2023): Il suo articolo su Medium offre uno sguardo sul futuro dell’IA nel turismo.
  • PR Newswire (2023): Il rapporto accentua il potenziale dirompente dell’IA nel viaggio, sottolineando la sua abilità nel creare percorsi personalizzati, attività e interazioni con i marchi. Questa personalizzazione così dettagliata sta ridisegnando il panorama turistico, guidando la soddisfazione del cliente e la crescita aziendale.
  • Roh, Park e Kim (2020): Attraverso uno studio di caso di una delle principali agenzie di viaggio sudcoreane, la ricerca rivela che la personalizzazione guidata dall’IA aumenta la soddisfazione e l’engagement del cliente, traducendosi in un aumento del fatturato.
  • Russell e Norvig (2020): Il loro libro “Intelligenza Artificiale: Un Approccio Moderno” offre intuizioni sul potenziale dell’IA in vari settori, incluso il turismo.
  • Saha (2019): Il suo articolo getta luce sul ruolo dell’IA nel reinventare la personalizzazione dei viaggi.
  • Samara, Tsimitakis e Vasilakis (2020): La loro revisione bibliometrica offre intuizioni sulle applicazioni dell’IA nel turismo.
  • Stylos, Vassiliadis, Bellou e Andronikidis (2021): La loro esplorazione sui fattori che influenzano l’intenzione dei turisti di rivisitare una destinazione rivela il ruolo significativo della personalizzazione potenziata dall’IA.
  • Wang e Li (2020): Il loro studio di caso su un sito di viaggi cinese mostra l’importante impatto della personalizzazione guidata dall’IA sulla soddisfazione dei turisti.
  • Xiang & Gretzel (2019): Il loro articolo fornisce una revisione completa delle applicazioni dell’IA nel turismo.
  • Xiang, Du, Ma e Fan (2017): La loro analisi comparativa delle piattaforme di recensioni online evidenzia l’efficacia della personalizzazione guidata dall’IA nell’offrire raccomandazioni su misura.
  • Xiang, Du, Ma e Fan (2022): La loro analisi bibliometrica offre un’analisi approfondita della ricerca sull’IA nel turismo e nell’ospitalità.
  • Yue, X., Li, X. e Li, Y. (2021): Il loro articolo discute il futuro delle esperienze turistiche nel contesto dell’IA.

.

Concludendo, l’ampia gamma di letteratura e studi qui recensiti dipinge un quadro chiaro: la personalizzazione potenziata dall’IA non sta solo migliorando le esperienze turistiche, le sta ridefinendo. Mentre l’IA continua la sua rapida evoluzione, l’industria del turismo si trova sull’orlo di innovazioni ancora più rivoluzionarie.

.

Post precedenti:

IA nel Turismo: la Rivoluzione delle Esperienze Personalizzate e dell’Efficienza Operativa-Parte 1 di 8: https://www.andrearossi.it/it/ia-turismo-esperienze-personalizzate-efficienza-operativa/

.

Personalizzazione Basata sull’Intelligenza Artificiale: Migliorare le Esperienze dei Turisti – Parte 2 di 8: https://www.andrearossi.it/it/personalizzazione-basata-sullintelligenza-artificiale-migliorare-le-esperienze-dei-turisti-parte-2-di-8/

.

#IAinTurismo #ViaggiPersonalizzati #EsperienzaTuristica #TecnologiaViaggi #RevisioneLetteratura #InnovazioneViaggi #PersonalizzazioneIA #RicercaTurismo #TurismoIntelligente

.

BIBLIOGRAFIA

  • AIFinesse. (2023). AI in Tourism: 2023 and Beyond. Retrieved from https://www.aifinesse.com/ai-in-tourism-2023-and-beyond/
  • Amadeus. (2023). Artificial Intelligence | Amadeus. https://amadeus.com/en/solutions/airlines/artificial-intelligence
  • Booking.com. (2018). Booking.com reveals the top travel predictions for 2019. Retrieved from https://globalnews.booking.com/bookingcom-reveals-the-top-travel-predictions-for-2019/
  • Buhalis, D. (2020). Technology in tourism-from information communication technologies to eTourism and smart tourism towards ambient intelligence tourism: a perspective article. Tourism Review.
  • Buhalis, D., & Leung, R. (2020). Smart hospitality—Interconnectivity and interoperability towards an ecosystem. International Journal of Hospitality Management, 85, 102433.
  • Buhalis, D., & Moldavska, A. (2022). Smart tourism and competitive advantage for stakeholders. Tourism Review.
  • Chan, N. L., & Guillet, B. D. (2018). Investigation of social media marketing: how does the hotel industry in Hong Kong perform in marketing on social media websites? Journal of Travel & Tourism Marketing, 31(8), 961-972.
  • Chen, Y., Xu, Z., & Gretzel, U. (2020). The impact of artificial intelligence-powered personalization on tourist satisfaction: A large-scale field experiment. Tourism Management, 80, 104170.
  • Chunduri, P. K. (2020). Effects of Use of Personalised Artificial Intelligence and Robot Application on Customer Service in the Tourism Industry. International Journal of Advanced Science and Technology, 29(12), 1594-1600.
  • Dataconomy. (2023). Is AI Technology The Future Of Travel? Retrieved from https://dataconomy.com/2023/08/03/is-ai-technology-the-future-of-travel/
  • Dawes, J. (2023). Amazon Web Services Execs on AI ‘Hyper-Personalization’ in Travel. Skift. Retrieved from https://skift.com/2023/06/27/amazon-web-services-execs-on-ai-hyper-personalization-in-travel/
  • Dunne, D. (2022). The Future Of Personalization In The Travel Industry. Forbes. Retrieved from https://www.forbes.com/sites/danadunne/2022/01/27/the-future-of-personalisation-in-the-travel-industry/
  • Dwivedi, Y. K., Hughes, D. L., Coombs, C., Constantiou, I., Duan, Y., Edwards, J. S., … & Upadhyay, N. (2023). Impact of COVID-19 pandemic on information management research and practice: Transforming education, work and life. International Journal of Information Management, 55, 102211.
  • Forbes Advisor. (2023). 25 Astonishing AI Statistics for 2023. Retrieved from https://www.forbes.com/advisor/business/ai-statistics/
  • GlobeNewswire. (2023). Artificial Intelligence (AI) in Travel and Tourism Thematic Intelligence Report 2023. Retrieved from https://www.globenewswire.com/news-release/2023/08/03/2718144/0/en/Artificial-Intelligence-AI-in-Travel-and-Tourism-Thematic-Intelligence-Report-2023.html
  • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
  • Gretzel, U., Sigala, M., Xiang, Z., & Koo, C. (2018). Smart tourism: Foundations and developments. Cham: Springer International Publishing.
  • Gupta, S., Modgil, S., Lee, CK. et al. The future is yesterday: Use of AI-driven facial recognition to enhance value in the travel and tourism industry. Inf Syst Front 25, 1179–1195 (2023). https://doi.org/10.1007/s10796-022-10271-8
  • Gursoy, D., Chi, C. G. Q., Lu, L., & Nunkoo, R. (2019). Antecedents and outcomes of travelers’ information-seeking behavior in the context of AI. Journal of Travel Research, 0047287519868314.
  • Inanc-Demir, L., & Kozak, M. (2019). The role of artificial intelligence in tourism. In Tourism in the City (pp. 221-232). Springer.
  • Koegler, S. (2023). AI Technology in Tourism: Personalized Experiences. AI & Machine Learning Tech Brief. Retrieved from https://www.aimltechbrief.com/index.php/bigdata/item/7561-ai-technology-in-tourism-personalized-experiences
  • Kong, H., Wang, L., & Fu, X. (2022). Artificial intelligence in tourism: state of the art and future research directions. Journal of Travel Research, 0047287520962792.
  • Leung, R. (2020). Developing a conceptual model for smart tourism research: a sustainability perspective. Sustainability, 12(9), 3832.
  • Li, X., Law, R., Vu, H. Q., Rong, J., & Zhao, X. (2018). Identifying emerging hotel preferences using Emerging Pattern Mining technique. Tourism Management, 67, 370-383.
  • Li, X., Wang, D., Andergassen, R., Huang, Y., & Zeng, B. (2020). Personalized travel recommendation: integrating the strengths of content-based and collaborative filtering. Information Technology & Tourism, 22, 555–573.
  • Li, X., Wang, D., Liang, X., Huang, D. (2020). China’s smart tourism destination initiative: A taste of the service-dominant logic. Journal of Travel Research, 0047287520913410.
  • Lv, Z., Song, H., Basiri, A., Jackson, M., & Kitchin, R. (2022). Recommender systems in tourism: state of the art and future directions. Tourism Review.
  • McCartney, G., & McCartney, A. (2020). The impact of artificial intelligence on the future of tourism. International Journal of Tourism Cities.
  • McKinsey & Company. (2018). An AI nation: Harnessing the opportunity of artificial intelligence in Denmark. Retrieved from https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/Europe/Harnessing%20the%20opportunity%20of%20artificial%20intelligence%20in%20Denmark/An-AI-nation-Harnessing-the-opportunity-of-AI-in-Denmark.pdf
  • Mich, L., Garigliano, R. ChatGPT for e-Tourism: a technological perspective. Inf Technol Tourism 25, 1–12 (2023). https://doi.org/10.1007/s40558-023-00248-x
  • Mileva, G. (2023). Top 10 AI Trends That Will Transform Businesses in 2023. Influencer Marketing Hub. Retrieved from https://influencermarketinghub.com/ai-trends/
  • O’Flaherty, K. (2023). 3 tech trends that will dominate the travel industry in 2023. The Next Web. Retrieved from https://thenextweb.com/news/3-tech-trends-travel-industry-2023
  • Pang, B., Chen, Y., & Zhang, X. (2020). The impact of AI-powered personalization on tourist experiences: A review of literature. Tourism Management, 79, 104064.
  • Philip L. Pearce, Mao-Ying Wu, Manuela De Carlo, Andrea Rossi “Contemporary experiences of Chinese tourists in Italy: An on-site analysis in Milan” nella rivista internazionale “Tourism Management Perspectives” 7 (2013) 34–37, Ed. Elsevier ltd (retrieved from https://www.academia.edu/4027130/Contemporary_experiences_of_Chinese_tourists_in_Italy)
  • Petar. (2023). The Future of AI in Tourism: Analyzing the Potential for Personalization and Experience Enhancement. Medium. Retrieved from https://medium.com/@peco4312/the-future-of-ai-in-tourism-analyzing-the-potential-for-personalization-and-experience-enhancement-b676e7ac58a8?source=rss——-1
  • PR Newswire. (2023). Global Artificial Intelligence (AI) in Travel and Tourism Intelligence Report 2023: AI-Driven Technologies Disrupting Travel, Enhancing Efficiency and Personalization. Retrieved from https://www.prnewswire.com/news-releases/global-artificial-intelligence-ai-in-travel-and-tourism-intelligence-report-2023-ai-driven-technologies-disrupting-travel-enhancing-efficiency-and-personalization-301891840.html
  • Ramzan, B., Bajwa, I.S., Jamil, N., & Mirza, F. (2019). An Intelligent Data Analysis for Hotel Recommendation Systems using Machine Learning. ArXiv, abs/1910.06669.
  • Research and Markets (2023). Global Artificial Intelligence (AI) in Travel and Tourism Intelligence Report 2023: AI-Driven Technologies Disrupting Travel, Enhancing Efficiency and Personalization. Retrieved from https://www.prnewswire.com/news-releases/global-artificial-intelligence-ai-in-travel-and-tourism-intelligence-report-2023-ai-driven-technologies-disrupting-travel-enhancing-efficiency-and-personalization-301891840.html
  • Revfine. (2023). 13 Key Technology Trends Emerging in the Travel & Tourism Industry. Retrieved from https://www.revfine.com/technology-trends-travel-industry/
  • Roh, S., Park, D., & Kim, J. (2020). The role of AI-powered personalization in tourism: A case study of a major South Korean travel agency. Journal of Travel Research, 59(2), 270-284.
  • Rossi Andrea (2020) “La comunicazione del turismo ai tempi del coronavirus” inserito nel fascicolo monografico del “Semestrale di studi e ricerche di Geografia”, dedicato all’impatto socio-territoriale della pandemia, “Epidemia, spazio e società. Idee e analisi per il dibattito e le politiche pubbliche” a cura di Angelo Turco, ISSN 1125-5218, pp. 57-71, XXXII, Fascicolo 2, luglio-dicembre 2020 (retrieved from https://www.semestrale-geografia.uniroma1.it/index.php/semestrale-geografia/article/view/17032/16354)
  • Rossi Andrea (2022), “Comunicazione Digitale per il Turismo”, Self-Publishing, Vercelli, 2022 – ISBN 9791221004175
  • Rossi Andrea (2023). “Il Buono, il Brutto e il Cattivo: Il “Triello” Del Metaverso”. Documenti geografici, 0(2), 673-678. doi:http://dx.doi.org/10.19246/DOCUGEO2281-7549/202302_47 (retrieved from https://www.documentigeografici.it/index.php/docugeo/article/view/478)
  • Rossi Andrea, Goetz Maurizio (2011) “Creare offerte turistiche vincenti con Tourist Experience Design”, ed. Hoepli, Milano, 2011
  • Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
  • Saha, T. (2019). AI is Reimagining Travel Personalisation. Towards Data Science. Retrieved from https://towardsdatascience.com/ai-is-reimagining-travel-personalisation-c72685faa378
  • Samara, E., Tsimitakis, E., & Vasilakis, C. (2020). Artificial intelligence (AI) applied in Tourism: A Bibliometric review. In Proceedings of the 2nd International Conference on Tourism Research (pp. 1-10).
  • Stylos, N., Vassiliadis, C. A., Bellou, V., & Andronikidis, A. (2021). Destination images, holistic images and personal normative beliefs: Predictors of intention to revisit a destination. Tourism Management, 31(5), 525-545.
  • TheNextWeb. (2023). 3 tech trends that will revolutionize the travel industry in 2023. Retrieved from https://thenextweb.com/news/3-tech-trends-travel-industry-2023
  • Wang, Y., & Li, S. (2020). The impact of AI-powered personalization on tourist satisfaction: A case study of a Chinese travel website. International Journal of Tourism Research, 22(5), 721-732.
  • Xiang, Z., & Gretzel, U. (2019). Artificial intelligence in tourism: A review of recent research. Tourism Management, 70, 304-326.
  • Xiang, Z., Du, Q., Ma, Y., & Fan, W. (2017). A comparative analysis of major online review platforms: Implications for social media analytics in hospitality and tourism. Tourism Management, 58, 51-65.
  • Xiang, Z., Du, Q., Ma, Y., & Fan, W. (2020). A comparative analysis of major online review platforms: Implications for social media analytics in hospitality and tourism. Tourism Management, 77, 104041.
  • Xiang, Z., Du, Q., Ma, Y., & Fan, W. (2022). Artificial intelligence in tourism and hospitality: Bibliometric analysis and research agenda. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 13(1), 1-20.
  • Yue, X., Li, X., & Li, Y. (2021). The future of tourism experience: A review of AI technology. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 12(2), 244-259.

Personalizzazione Basata sull’Intelligenza Artificiale: Migliorare le Esperienze dei Turisti – Parte 2 di 8

/0 Commenti/in , , , , , , , , , , /da

intelligenza artificiale (ia) e apprendimento automatico (ml = machine learning) Di MEFTAHYs-PROTOTYPE

.

Questa è la Parte 2 di una serie di 8 post sul blog “Esplorando l’Intersezione tra Intelligenza Artificiale ed Esperienze Turistiche: Approfondimenti sulla Personalizzazione Guidata dall’IA e il suo Impatto sul Turismo”.

.

1.3 L’Evoluzione Guidata dall’IA delle Esperienze Turistiche Personalizzate

Il settore del turismo sta assistendo a un cambiamento di paradigma verso la personalizzazione, un elemento fondamentale per amplificare il valore l’esperienza turistica. La personalizzazione, nella sua essenza, è l’arte di adattare servizi e offerte per risuonare con le preferenze uniche di ogni viaggiatore. Questo può manifestarsi in molti modi, dalle raccomandazioni di viaggio su misura ai pacchetti di viaggio personalizzati. Uno straordinario insight di Smart Insights rivela che un impressionante 63% dei clienti potrebbe disimpegnarsi dai brand che vacillano nella personalizzazione (Dunne, 2022).

Ogni viaggiatore è un’entità unica, caratterizzata da preferenze, interessi e aspirazioni distinti. La personalizzazione nel turismo è il ponte verso queste sfumature individuali, migliorando l’esperienza complessiva e rafforzando la soddisfazione del cliente. L’effetto a catena della personalizzazione efficace è evidente nella crescente fedeltà del cliente, con i viaggiatori più inclini verso i fornitori che risuonano con le loro esigenze (Li et al., 2020).

L’Intelligenza Artificiale (IA) emerge come il perno fondamentale in questo percorso di personalizzazione. La competenza dell’IA nel setacciare vasti tesori di dati le permette di discernere comportamenti e preferenze individuali, aprendo la strada a offerte su misura. Ad esempio, i motori di raccomandazione guidati dall’IA possono curare suggerimenti di viaggio basati sui dati storici di un turista, interazioni online e inclinazioni, semplificando il processo di prenotazione e elevando l’esperienza complessiva (Dunne, 2022).

Le capacità dell’IA vanno oltre le semplici raccomandazioni. Questa, infatti, può creare dettagliati profili turistici, offrendo suggerimenti mirati per attrazioni, attività ed eventi. Sfruttando gli approfondimenti basati sui dati, l’IA può anticipare attrazioni o esperienze verso cui un viaggiatore potrebbe dirigersi, permettendo ai fornitori di proporre suggerimenti su misura (Li et al., 2020).

Tuttavia, l’ambito della personalizzazione va oltre le raccomandazioni. Una ricerca di McKinsey sottolinea un ecosistema in evoluzione dove la personalizzazione permea ogni aspetto del viaggio di un turista. Questo comprende non solo il soggiorno in hotel, ma si estende alle scelte culinarie, ai luoghi di intrattenimento e persino agli acquisti di souvenir, creando un’esperienza olistica e su misura (Dunne, 2022).

Le capacità dell’IA sono ulteriormente accentuate nel decifrare percorsi unici dei clienti. Il tradizionale percorso di viaggio lineare si è evoluto in un’esperienza dinamica e multifaccettata. L’IA si pone come riferimento, comprendendo questi intricati percorsi e curando i servizi in tandem con gli operatori (Saha, 2019).

Gli impatti tangibili dell’IA sono già evidenti. Gli hotel intelligenti, ad esempio, sfruttano chatbot e assistenti vocali guidati dall’IA per offrire agli ospiti un’esperienza senza soluzione di continuità e personalizzata, dalle richieste di servizio in camera alle prenotazioni di ristoranti (Petar, 2023).

In sintesi, la sinergia tra IA e personalizzazione sta ridefinendo il panorama turistico. Sfruttando approfondimenti basati sui dati, l’IA crea esperienze su misura, migliorando la soddisfazione e promuovendo la fedeltà.

.

1.4 Obiettivi e Domande di Ricerca

Questa serie di post si imbarca in un viaggio per svelare la confluenza tra Intelligenza Artificiale (IA) ed esperienze turistiche, con un focus sul ruolo dell’IA nella personalizzazione. La forza trainante dietro questa esplorazione è il potenziale trasformativo dell’IA e la crescente importanza della personalizzazione nel turismo (Buhalis, 2020; McCartney & McCartney, 2020).

Per navigare in questa esplorazione, i post si pongono domande di ricerca fondamentali:

  • Come l’IA sta modellando le esperienze turistiche personalizzate nelle destinazioni globali?
  • Quali effetti a catena ha la personalizzazione guidata dall’IA sui viaggiatori, sui fornitori di servizi e sulle entità di gestione delle destinazioni?
  • Quali traiettorie future possiamo prevedere nella personalizzazione guidata dall’IA e come potrebbero queste modellare le esperienze turistiche?

Queste domande sono radicate nel discorso accademico contemporaneo sull’IA nel turismo. Studi come quelli di Inanc-Demir & Kozak (2019) e Kong et al. (2022) offrono approfondimenti sul ruolo trasformativo dell’IA nel turismo. Inoltre, Dwivedi et al. (2023) gettano luce sugli impatti globali dell’IA in vari settori, incluso il turismo.

Questa serie di post aspira ad arricchire questo racconto accademico, offrendo una visione olistica della personalizzazione guidata dall’IA nel turismo e le sue ripercussioni sull’esperienza turistica.

.

#IAinTurismo #ViaggiPersonalizzati #EsperienzaTuristica #TurismoIntelligente #TecnologiaViaggio #PersonalizzazioneIA #Tendenze

.

Bibliografia

  • AIFinesse. (2023). AI in Tourism: 2023 and Beyond. Retrieved from https://www.aifinesse.com/ai-in-tourism-2023-and-beyond/
  • Amadeus. (2023). Artificial Intelligence | Amadeus. https://amadeus.com/en/solutions/airlines/artificial-intelligence
  • Booking.com. (2018). Booking.com reveals the top travel predictions for 2019. Retrieved from https://globalnews.booking.com/bookingcom-reveals-the-top-travel-predictions-for-2019/
  • Buhalis, D. (2020). Technology in tourism-from information communication technologies to eTourism and smart tourism towards ambient intelligence tourism: a perspective article. Tourism Review.
  • Buhalis, D., & Leung, R. (2020). Smart hospitality—Interconnectivity and interoperability towards an ecosystem. International Journal of Hospitality Management, 85, 102433.
  • Buhalis, D., & Moldavska, A. (2022). Smart tourism and competitive advantage for stakeholders. Tourism Review.
  • Chan, N. L., & Guillet, B. D. (2018). Investigation of social media marketing: how does the hotel industry in Hong Kong perform in marketing on social media websites? Journal of Travel & Tourism Marketing, 31(8), 961-972.
  • Chen, Y., Xu, Z., & Gretzel, U. (2020). The impact of artificial intelligence-powered personalization on tourist satisfaction: A large-scale field experiment. Tourism Management, 80, 104170.
  • Chunduri, P. K. (2020). Effects of Use of Personalised Artificial Intelligence and Robot Application on Customer Service in the Tourism Industry. International Journal of Advanced Science and Technology, 29(12), 1594-1600.
  • Dataconomy. (2023). Is AI Technology The Future Of Travel? Retrieved from https://dataconomy.com/2023/08/03/is-ai-technology-the-future-of-travel/
  • Dawes, J. (2023). Amazon Web Services Execs on AI ‘Hyper-Personalization’ in Travel. Skift. Retrieved from https://skift.com/2023/06/27/amazon-web-services-execs-on-ai-hyper-personalization-in-travel/
  • Dunne, D. (2022). The Future Of Personalization In The Travel Industry. Forbes. Retrieved from https://www.forbes.com/sites/danadunne/2022/01/27/the-future-of-personalisation-in-the-travel-industry/
  • Dwivedi, Y. K., Hughes, D. L., Coombs, C., Constantiou, I., Duan, Y., Edwards, J. S., … & Upadhyay, N. (2023). Impact of COVID-19 pandemic on information management research and practice: Transforming education, work and life. International Journal of Information Management, 55, 102211.
  • Forbes Advisor. (2023). 25 Astonishing AI Statistics for 2023. Retrieved from https://www.forbes.com/advisor/business/ai-statistics/
  • GlobeNewswire. (2023). Artificial Intelligence (AI) in Travel and Tourism Thematic Intelligence Report 2023. Retrieved from https://www.globenewswire.com/news-release/2023/08/03/2718144/0/en/Artificial-Intelligence-AI-in-Travel-and-Tourism-Thematic-Intelligence-Report-2023.html
  • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
  • Gretzel, U., Sigala, M., Xiang, Z., & Koo, C. (2018). Smart tourism: Foundations and developments. Cham: Springer International Publishing.
  • Gupta, S., Modgil, S., Lee, CK. et al. The future is yesterday: Use of AI-driven facial recognition to enhance value in the travel and tourism industry. Inf Syst Front 25, 1179–1195 (2023). https://doi.org/10.1007/s10796-022-10271-8
  • Gursoy, D., Chi, C. G. Q., Lu, L., & Nunkoo, R. (2019). Antecedents and outcomes of travelers’ information-seeking behavior in the context of AI. Journal of Travel Research, 0047287519868314.
  • Inanc-Demir, L., & Kozak, M. (2019). The role of artificial intelligence in tourism. In Tourism in the City (pp. 221-232). Springer.
  • Koegler, S. (2023). AI Technology in Tourism: Personalized Experiences. AI & Machine Learning Tech Brief. Retrieved from https://www.aimltechbrief.com/index.php/bigdata/item/7561-ai-technology-in-tourism-personalized-experiences
  • Kong, H., Wang, L., & Fu, X. (2022). Artificial intelligence in tourism: state of the art and future research directions. Journal of Travel Research, 0047287520962792.
  • Leung, R. (2020). Developing a conceptual model for smart tourism research: a sustainability perspective. Sustainability, 12(9), 3832.
  • Li, X., Law, R., Vu, H. Q., Rong, J., & Zhao, X. (2018). Identifying emerging hotel preferences using Emerging Pattern Mining technique. Tourism Management, 67, 370-383.
  • Li, X., Wang, D., Andergassen, R., Huang, Y., & Zeng, B. (2020). Personalized travel recommendation: integrating the strengths of content-based and collaborative filtering. Information Technology & Tourism, 22, 555–573.
  • Li, X., Wang, D., Liang, X., Huang, D. (2020). China’s smart tourism destination initiative: A taste of the service-dominant logic. Journal of Travel Research, 0047287520913410.
  • Lv, Z., Song, H., Basiri, A., Jackson, M., & Kitchin, R. (2022). Recommender systems in tourism: state of the art and future directions. Tourism Review.
  • McCartney, G., & McCartney, A. (2020). The impact of artificial intelligence on the future of tourism. International Journal of Tourism Cities.
  • McKinsey & Company. (2018). An AI nation: Harnessing the opportunity of artificial intelligence in Denmark. Retrieved from https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/Europe/Harnessing%20the%20opportunity%20of%20artificial%20intelligence%20in%20Denmark/An-AI-nation-Harnessing-the-opportunity-of-AI-in-Denmark.pdf
  • Mich, L., Garigliano, R. ChatGPT for e-Tourism: a technological perspective. Inf Technol Tourism 25, 1–12 (2023). https://doi.org/10.1007/s40558-023-00248-x
  • Mileva, G. (2023). Top 10 AI Trends That Will Transform Businesses in 2023. Influencer Marketing Hub. Retrieved from https://influencermarketinghub.com/ai-trends/
  • O’Flaherty, K. (2023). 3 tech trends that will dominate the travel industry in 2023. The Next Web. Retrieved from https://thenextweb.com/news/3-tech-trends-travel-industry-2023
  • Pang, B., Chen, Y., & Zhang, X. (2020). The impact of AI-powered personalization on tourist experiences: A review of literature. Tourism Management, 79, 104064.
  • Philip L. Pearce, Mao-Ying Wu, Manuela De Carlo, Andrea Rossi “Contemporary experiences of Chinese tourists in Italy: An on-site analysis in Milan” nella rivista internazionale “Tourism Management Perspectives” 7 (2013) 34–37, Ed. Elsevier ltd (retrieved from https://www.academia.edu/4027130/Contemporary_experiences_of_Chinese_tourists_in_Italy)
  • Petar. (2023). The Future of AI in Tourism: Analyzing the Potential for Personalization and Experience Enhancement. Medium. Retrieved from https://medium.com/@peco4312/the-future-of-ai-in-tourism-analyzing-the-potential-for-personalization-and-experience-enhancement-b676e7ac58a8?source=rss——-1
  • PR Newswire. (2023). Global Artificial Intelligence (AI) in Travel and Tourism Intelligence Report 2023: AI-Driven Technologies Disrupting Travel, Enhancing Efficiency and Personalization. Retrieved from https://www.prnewswire.com/news-releases/global-artificial-intelligence-ai-in-travel-and-tourism-intelligence-report-2023-ai-driven-technologies-disrupting-travel-enhancing-efficiency-and-personalization-301891840.html
  • Ramzan, B., Bajwa, I.S., Jamil, N., & Mirza, F. (2019). An Intelligent Data Analysis for Hotel Recommendation Systems using Machine Learning. ArXiv, abs/1910.06669.
  • Research and Markets (2023). Global Artificial Intelligence (AI) in Travel and Tourism Intelligence Report 2023: AI-Driven Technologies Disrupting Travel, Enhancing Efficiency and Personalization. Retrieved from https://www.prnewswire.com/news-releases/global-artificial-intelligence-ai-in-travel-and-tourism-intelligence-report-2023-ai-driven-technologies-disrupting-travel-enhancing-efficiency-and-personalization-301891840.html
  • Revfine. (2023). 13 Key Technology Trends Emerging in the Travel & Tourism Industry. Retrieved from https://www.revfine.com/technology-trends-travel-industry/
  • Roh, S., Park, D., & Kim, J. (2020). The role of AI-powered personalization in tourism: A case study of a major South Korean travel agency. Journal of Travel Research, 59(2), 270-284.
  • Rossi Andrea (2020) “La comunicazione del turismo ai tempi del coronavirus” inserito nel fascicolo monografico del “Semestrale di studi e ricerche di Geografia”, dedicato all’impatto socio-territoriale della pandemia, “Epidemia, spazio e società. Idee e analisi per il dibattito e le politiche pubbliche” a cura di Angelo Turco, ISSN 1125-5218, pp. 57-71, XXXII, Fascicolo 2, luglio-dicembre 2020 (retrieved from https://www.semestrale-geografia.uniroma1.it/index.php/semestrale-geografia/article/view/17032/16354)
  • Rossi Andrea (2022), “Comunicazione Digitale per il Turismo”, Self-Publishing, Vercelli, 2022 – ISBN 9791221004175
  • Rossi Andrea (2023). “Il Buono, il Brutto e il Cattivo: Il “Triello” Del Metaverso”. Documenti geografici, 0(2), 673-678. doi:http://dx.doi.org/10.19246/DOCUGEO2281-7549/202302_47 (retrieved from https://www.documentigeografici.it/index.php/docugeo/article/view/478)
  • Rossi Andrea, Goetz Maurizio (2011) “Creare offerte turistiche vincenti con Tourist Experience Design”, ed. Hoepli, Milano, 2011
  • Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
  • Saha, T. (2019). AI is Reimagining Travel Personalisation. Towards Data Science. Retrieved from https://towardsdatascience.com/ai-is-reimagining-travel-personalisation-c72685faa378
  • Samara, E., Tsimitakis, E., & Vasilakis, C. (2020). Artificial intelligence (AI) applied in Tourism: A Bibliometric review. In Proceedings of the 2nd International Conference on Tourism Research (pp. 1-10).
  • Stylos, N., Vassiliadis, C. A., Bellou, V., & Andronikidis, A. (2021). Destination images, holistic images and personal normative beliefs: Predictors of intention to revisit a destination. Tourism Management, 31(5), 525-545.
  • TheNextWeb. (2023). 3 tech trends that will revolutionize the travel industry in 2023. Retrieved from https://thenextweb.com/news/3-tech-trends-travel-industry-2023
  • Wang, Y., & Li, S. (2020). The impact of AI-powered personalization on tourist satisfaction: A case study of a Chinese travel website. International Journal of Tourism Research, 22(5), 721-732.
  • Xiang, Z., & Gretzel, U. (2019). Artificial intelligence in tourism: A review of recent research. Tourism Management, 70, 304-326.
  • Xiang, Z., Du, Q., Ma, Y., & Fan, W. (2017). A comparative analysis of major online review platforms: Implications for social media analytics in hospitality and tourism. Tourism Management, 58, 51-65.
  • Xiang, Z., Du, Q., Ma, Y., & Fan, W. (2020). A comparative analysis of major online review platforms: Implications for social media analytics in hospitality and tourism. Tourism Management, 77, 104041.
  • Xiang, Z., Du, Q., Ma, Y., & Fan, W. (2022). Artificial intelligence in tourism and hospitality: Bibliometric analysis and research agenda. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 13(1), 1-20.
  • Yue, X., Li, X., & Li, Y. (2021). The future of tourism experience: A review of AI technology. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 12(2), 244-259.

IA nel Turismo: la Rivoluzione delle Esperienze Personalizzate e dell’Efficienza Operativa-Parte 1 di 8

/0 Commenti/in , , , , , , , , , , , /da

Una persona interagisce con l’intelligenza artificiale Di AndersonPiza.

.

Questa è la Parte 1 di una serie di 8 post sul blog “Esplorando l’Intersezione tra Intelligenza Artificiale ed Esperienze Turistiche: Approfondimenti sulla Personalizzazione Guidata dall’IA e il suo Impatto sul Turismo”.

.

1. Introduzione al Ruolo Trasformativo dell’IA nel Turismo

1.1. Uno Sguardo all’IA e ai suoi Orizzonti in Espansione

L’Intelligenza Artificiale (IA) rappresenta un elemento primario di trasformazione in diversi settori, con le sue applicazioni in continua evoluzione. Nel panorama turistico, l’IA promette di ridefinire le nostre esperienze di viaggio, che vanno dalle raccomandazioni su misura all’automazione intelligente di numerosi servizi.

Nella sua essenza, l’IA è un’area dell’informatica dedicata alla creazione di sistemi capaci di compiti che tipicamente necessitano dell’intelletto umano. Tali compiti includono l’apprendimento da nuovi dati, la comprensione del linguaggio umano, il riconoscimento di modelli e la presa di decisioni. L’IA si divide in due categorie principali:

  • IA Stretta: Adattata per compiti specifici come il riconoscimento vocale.
  • IA Generale: Capace di qualsiasi impresa intellettuale che un essere umano può intraprendere (Russell & Norvig, 2020).

L’apprendimento automatico, un sottogruppo notevole dell’IA, ruota attorno alla creazione di algoritmi che permettono ai computer di apprendere e decidere basandosi sui dati. Un’analisi più approfondita dell’apprendimento automatico rivela l’apprendimento profondo, che utilizza reti neurali multistrato per decifrare complessi modelli di dati. Tali metodologie hanno trovato applicazioni in vari settori, ottenendo risultati notevoli (Goodfellow, Bengio & Courville, 2016).

Nel turismo, la potenza dell’IA si manifesta in una maggiore personalizzazione, standard di servizio al cliente elevati e operazioni ottimizzate. Ad esempio, i motori di raccomandazione guidati dall’IA possono proporre suggerimenti di viaggio su misura per le preferenze di un turista, amplificando l’esperienza complessiva (Li, Wang, Liang & Huang, 2020). Inoltre, le capacità di automazione dell’IA, come si vede nei chatbot, offrono risposte ai clienti in tempo reale, portando a riduzioni dei costi operativi (Gursoy, Chi, Lu & Nunkoo, 2019).

Inoltre, le capacità di ottimizzazione dell’IA sono state sfruttate nel turismo. L’analisi predittiva alimentata dall’IA può prevedere la domanda turistica, permettendo alle aziende di affinare le loro risorse e offerte (Li, Law, Vu, Rong & Zhao, 2018). La competenza dell’IA nell’analizzare i sentiment online offre approfondimenti sulle preferenze dei clienti (Xiang, Du, Ma & Fan, 2017).

In sintesi, il potenziale dell’IA nel ridisegnare il settore turistico è innegabile. Mentre continua il suo percorso evolutivo, il suo ruolo nella creazione di esperienze turistiche su misura aumenterà di continuo.

.

1.2. L’Impronta Crescente dell’IA nel Turismo

Il settore del turismo sta assistendo a un cambiamento di paradigma, con l’IA che emerge come un agente trasformativo fondamentale. Come illustrato da McCartney e McCartney (2020), l’IA racchiude tecnologie capaci di emulare aspetti avanzati dell’intelligenza umana durante la risoluzione dei problemi. Con il turismo che subisce una metamorfosi digitale (Buhalis, 2020), le prime impronte dell’IA sono discernibili in tutto lo spettro del settore (Kong et al., 2022).

L’influenza dell’IA è evidente sia negli aspetti operativi che di marketing delle destinazioni turistiche (Inanc-Demir & Kozak, 2019). Dai motori di personalizzazione e robot ai sistemi di previsione e assistenti di viaggio intelligenti, le capacità dell’IA sono vaste. Il suo potenziale dirompente sta già ridefinendo il nucleo dell’industria (Buhalis et al., 2019; Buhalis & Moldavska, 2022; Leung, 2020).

La ricerca di McCartney e McCartney (2020) sottolinea il potenziale trasformativo dell’IA nel turismo. Essi sostengono le capacità dell’IA nel potenziare l’efficienza operativa, affinare il servizio al cliente e guidare la redditività. Ad esempio, i chatbot potenziati dall’IA possono offrire un servizio clienti interattivo 24 ore su 24, rispondendo alle domande degli ospiti, curando raccomandazioni personalizzate e persino facilitando prenotazioni semplici. Ciò non solo eleva gli standard di servizio al cliente, ma riduce anche i tempi di risposta, promuovendo la fedeltà e la soddisfazione degli ospiti.

Inoltre, la profondità analitica dell’IA offre un potenziale immenso nel marketing alberghiero. Ad esempio, l’IA può analizzare meticolosamente i dati dei clienti, segmentando gli utenti in base ai comportamenti passati, alle preferenze e/o alla demografia. Ciò aiuta gli hotel a perfezionare le loro strategie di marketing, promuovendo l’engagement e la fedeltà del cliente (Lv et al., 2022).

Tuttavia, il percorso di integrazione dell’IA non è privo di sfide. Queste includono la ricerca di dati incontaminati, le complessità dell’armonizzazione dei sistemi IA con i ruoli umani e la storica esitazione del settore alberghiero verso le nuove tecnologie (Chan et al., 2018; Stylos et al., 2021).

In conclusione, il potenziale trasformativo dell’IA per il settore turistico è immenso. Affinando l’efficienza operativa, elevando il servizio al cliente e abilitando approfondimenti analitici profondi, l’IA è destinata a ridefinire le interazioni del settore turistico con la propria clientela.

.

#IA #AI #Turismo #IATurismo #IAnelTurismo #ApprendimentoAutomatico #ApprendimentoProfondo #ViaggiPersonalizzati #TecnologiaTuristica #TrasformazioneDigitale #TurismoIntelligente #ChatbotIA #InnovazioneViaggi

.

Bibliografia

  • AIFinesse. (2023). AI in Tourism: 2023 and Beyond. Retrieved from https://www.aifinesse.com/ai-in-tourism-2023-and-beyond/
  • Amadeus. (2023). Artificial Intelligence | Amadeus. https://amadeus.com/en/solutions/airlines/artificial-intelligence
  • Booking.com. (2018). Booking.com reveals the top travel predictions for 2019. Retrieved from https://globalnews.booking.com/bookingcom-reveals-the-top-travel-predictions-for-2019/
  • Buhalis, D. (2020). Technology in tourism-from information communication technologies to eTourism and smart tourism towards ambient intelligence tourism: a perspective article. Tourism Review.
  • Buhalis, D., & Leung, R. (2020). Smart hospitality—Interconnectivity and interoperability towards an ecosystem. International Journal of Hospitality Management, 85, 102433.
  • Buhalis, D., & Moldavska, A. (2022). Smart tourism and competitive advantage for stakeholders. Tourism Review.
  • Chan, N. L., & Guillet, B. D. (2018). Investigation of social media marketing: how does the hotel industry in Hong Kong perform in marketing on social media websites? Journal of Travel & Tourism Marketing, 31(8), 961-972.
  • Chen, Y., Xu, Z., & Gretzel, U. (2020). The impact of artificial intelligence-powered personalization on tourist satisfaction: A large-scale field experiment. Tourism Management, 80, 104170.
  • Chunduri, P. K. (2020). Effects of Use of Personalised Artificial Intelligence and Robot Application on Customer Service in the Tourism Industry. International Journal of Advanced Science and Technology, 29(12), 1594-1600.
  • Dataconomy. (2023). Is AI Technology The Future Of Travel? Retrieved from https://dataconomy.com/2023/08/03/is-ai-technology-the-future-of-travel/
  • Dawes, J. (2023). Amazon Web Services Execs on AI ‘Hyper-Personalization’ in Travel. Skift. Retrieved from https://skift.com/2023/06/27/amazon-web-services-execs-on-ai-hyper-personalization-in-travel/
  • Dunne, D. (2022). The Future Of Personalization In The Travel Industry. Forbes. Retrieved from https://www.forbes.com/sites/danadunne/2022/01/27/the-future-of-personalisation-in-the-travel-industry/
  • Dwivedi, Y. K., Hughes, D. L., Coombs, C., Constantiou, I., Duan, Y., Edwards, J. S., … & Upadhyay, N. (2023). Impact of COVID-19 pandemic on information management research and practice: Transforming education, work and life. International Journal of Information Management, 55, 102211.
  • Forbes Advisor. (2023). 25 Astonishing AI Statistics for 2023. Retrieved from https://www.forbes.com/advisor/business/ai-statistics/
  • GlobeNewswire. (2023). Artificial Intelligence (AI) in Travel and Tourism Thematic Intelligence Report 2023. Retrieved from https://www.globenewswire.com/news-release/2023/08/03/2718144/0/en/Artificial-Intelligence-AI-in-Travel-and-Tourism-Thematic-Intelligence-Report-2023.html
  • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
  • Gretzel, U., Sigala, M., Xiang, Z., & Koo, C. (2018). Smart tourism: Foundations and developments. Cham: Springer International Publishing.
  • Gupta, S., Modgil, S., Lee, CK. et al. The future is yesterday: Use of AI-driven facial recognition to enhance value in the travel and tourism industry. Inf Syst Front 25, 1179–1195 (2023). https://doi.org/10.1007/s10796-022-10271-8
  • Gursoy, D., Chi, C. G. Q., Lu, L., & Nunkoo, R. (2019). Antecedents and outcomes of travelers’ information-seeking behavior in the context of AI. Journal of Travel Research, 0047287519868314.
  • Inanc-Demir, L., & Kozak, M. (2019). The role of artificial intelligence in tourism. In Tourism in the City (pp. 221-232). Springer.
  • Koegler, S. (2023). AI Technology in Tourism: Personalized Experiences. AI & Machine Learning Tech Brief. Retrieved from https://www.aimltechbrief.com/index.php/bigdata/item/7561-ai-technology-in-tourism-personalized-experiences
  • Kong, H., Wang, L., & Fu, X. (2022). Artificial intelligence in tourism: state of the art and future research directions. Journal of Travel Research, 0047287520962792.
  • Leung, R. (2020). Developing a conceptual model for smart tourism research: a sustainability perspective. Sustainability, 12(9), 3832.
  • Li, X., Law, R., Vu, H. Q., Rong, J., & Zhao, X. (2018). Identifying emerging hotel preferences using Emerging Pattern Mining technique. Tourism Management, 67, 370-383.
  • Li, X., Wang, D., Andergassen, R., Huang, Y., & Zeng, B. (2020). Personalized travel recommendation: integrating the strengths of content-based and collaborative filtering. Information Technology & Tourism, 22, 555–573.
  • Li, X., Wang, D., Liang, X., Huang, D. (2020). China’s smart tourism destination initiative: A taste of the service-dominant logic. Journal of Travel Research, 0047287520913410.
  • Lv, Z., Song, H., Basiri, A., Jackson, M., & Kitchin, R. (2022). Recommender systems in tourism: state of the art and future directions. Tourism Review.
  • McCartney, G., & McCartney, A. (2020). The impact of artificial intelligence on the future of tourism. International Journal of Tourism Cities.
  • McKinsey & Company. (2018). An AI nation: Harnessing the opportunity of artificial intelligence in Denmark. Retrieved from https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/Europe/Harnessing%20the%20opportunity%20of%20artificial%20intelligence%20in%20Denmark/An-AI-nation-Harnessing-the-opportunity-of-AI-in-Denmark.pdf
  • Mich, L., Garigliano, R. ChatGPT for e-Tourism: a technological perspective. Inf Technol Tourism 25, 1–12 (2023). https://doi.org/10.1007/s40558-023-00248-x
  • Mileva, G. (2023). Top 10 AI Trends That Will Transform Businesses in 2023. Influencer Marketing Hub. Retrieved from https://influencermarketinghub.com/ai-trends/
  • O’Flaherty, K. (2023). 3 tech trends that will dominate the travel industry in 2023. The Next Web. Retrieved from https://thenextweb.com/news/3-tech-trends-travel-industry-2023
  • Pang, B., Chen, Y., & Zhang, X. (2020). The impact of AI-powered personalization on tourist experiences: A review of literature. Tourism Management, 79, 104064.
  • Philip L. Pearce, Mao-Ying Wu, Manuela De Carlo, Andrea Rossi “Contemporary experiences of Chinese tourists in Italy: An on-site analysis in Milan” nella rivista internazionale “Tourism Management Perspectives” 7 (2013) 34–37, Ed. Elsevier ltd (retrieved from https://www.academia.edu/4027130/Contemporary_experiences_of_Chinese_tourists_in_Italy)
  • Petar. (2023). The Future of AI in Tourism: Analyzing the Potential for Personalization and Experience Enhancement. Medium. Retrieved from https://medium.com/@peco4312/the-future-of-ai-in-tourism-analyzing-the-potential-for-personalization-and-experience-enhancement-b676e7ac58a8?source=rss——-1
  • PR Newswire. (2023). Global Artificial Intelligence (AI) in Travel and Tourism Intelligence Report 2023: AI-Driven Technologies Disrupting Travel, Enhancing Efficiency and Personalization. Retrieved from https://www.prnewswire.com/news-releases/global-artificial-intelligence-ai-in-travel-and-tourism-intelligence-report-2023-ai-driven-technologies-disrupting-travel-enhancing-efficiency-and-personalization-301891840.html
  • Ramzan, B., Bajwa, I.S., Jamil, N., & Mirza, F. (2019). An Intelligent Data Analysis for Hotel Recommendation Systems using Machine Learning. ArXiv, abs/1910.06669.
  • Research and Markets (2023). Global Artificial Intelligence (AI) in Travel and Tourism Intelligence Report 2023: AI-Driven Technologies Disrupting Travel, Enhancing Efficiency and Personalization. Retrieved from https://www.prnewswire.com/news-releases/global-artificial-intelligence-ai-in-travel-and-tourism-intelligence-report-2023-ai-driven-technologies-disrupting-travel-enhancing-efficiency-and-personalization-301891840.html
  • Revfine. (2023). 13 Key Technology Trends Emerging in the Travel & Tourism Industry. Retrieved from https://www.revfine.com/technology-trends-travel-industry/
  • Roh, S., Park, D., & Kim, J. (2020). The role of AI-powered personalization in tourism: A case study of a major South Korean travel agency. Journal of Travel Research, 59(2), 270-284.
  • Rossi Andrea (2020) “La comunicazione del turismo ai tempi del coronavirus” inserito nel fascicolo monografico del “Semestrale di studi e ricerche di Geografia”, dedicato all’impatto socio-territoriale della pandemia, “Epidemia, spazio e società. Idee e analisi per il dibattito e le politiche pubbliche” a cura di Angelo Turco, ISSN 1125-5218, pp. 57-71, XXXII, Fascicolo 2, luglio-dicembre 2020 (retrieved from https://www.semestrale-geografia.uniroma1.it/index.php/semestrale-geografia/article/view/17032/16354)
  • Rossi Andrea (2022), “Comunicazione Digitale per il Turismo”, Self-Publishing, Vercelli, 2022 – ISBN 9791221004175
  • Rossi Andrea (2023). “Il Buono, il Brutto e il Cattivo: Il “Triello” Del Metaverso”. Documenti geografici, 0(2), 673-678. doi:http://dx.doi.org/10.19246/DOCUGEO2281-7549/202302_47 (retrieved from https://www.documentigeografici.it/index.php/docugeo/article/view/478)
  • Rossi Andrea, Goetz Maurizio (2011) “Creare offerte turistiche vincenti con Tourist Experience Design”, ed. Hoepli, Milano, 2011
  • Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
  • Saha, T. (2019). AI is Reimagining Travel Personalisation. Towards Data Science. Retrieved from https://towardsdatascience.com/ai-is-reimagining-travel-personalisation-c72685faa378
  • Samara, E., Tsimitakis, E., & Vasilakis, C. (2020). Artificial intelligence (AI) applied in Tourism: A Bibliometric review. In Proceedings of the 2nd International Conference on Tourism Research (pp. 1-10).
  • Stylos, N., Vassiliadis, C. A., Bellou, V., & Andronikidis, A. (2021). Destination images, holistic images and personal normative beliefs: Predictors of intention to revisit a destination. Tourism Management, 31(5), 525-545.
  • TheNextWeb. (2023). 3 tech trends that will revolutionize the travel industry in 2023. Retrieved from https://thenextweb.com/news/3-tech-trends-travel-industry-2023
  • Wang, Y., & Li, S. (2020). The impact of AI-powered personalization on tourist satisfaction: A case study of a Chinese travel website. International Journal of Tourism Research, 22(5), 721-732.
  • Xiang, Z., & Gretzel, U. (2019). Artificial intelligence in tourism: A review of recent research. Tourism Management, 70, 304-326.
  • Xiang, Z., Du, Q., Ma, Y., & Fan, W. (2017). A comparative analysis of major online review platforms: Implications for social media analytics in hospitality and tourism. Tourism Management, 58, 51-65.
  • Xiang, Z., Du, Q., Ma, Y., & Fan, W. (2020). A comparative analysis of major online review platforms: Implications for social media analytics in hospitality and tourism. Tourism Management, 77, 104041.
  • Xiang, Z., Du, Q., Ma, Y., & Fan, W. (2022). Artificial intelligence in tourism and hospitality: Bibliometric analysis and research agenda. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 13(1), 1-20.
  • Yue, X., Li, X., & Li, Y. (2021). The future of tourism experience: A review of AI technology. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 12(2), 244-259.